Azure Synapse Analytics和Azure Databricks的共同点和区别

Azure Synapse Analytics和Azure Databricks的共同点和区别如下:

共同点

  • 设计目的:均为微软Azure提供的大数据分析服务,旨在帮助企业处理和分析大量数据,支持数据驱动的决策,助力企业实现数字化转型。
  • 数据处理:都能处理大规模的结构化、半结构化和非结构化数据,支持批处理和流式处理,可集成Azure Data Lake Storage Gen2作为数据存储。
  • 技术集成:都与Azure生态系统紧密集成,如Azure Machine Learning、Power BI等,以便实现更强大的数据分析和人工智能功能。

区别

  • 设计目的:Azure Synapse Analytics将企业数据仓库和大数据分析结合,为所有工作负载提供单一服务,适用于需要统一数据集成、存储、处理和分析的企业。Azure Databricks主要基于Apache Spark,专注于数据科学、机器学习和交互式数据分析,强调数据团队的协作。
  • 功能特性:Azure Synapse Analytics有强大的SQL分析功能,包括SQL集群和SQL按需,支持T-SQL。还集成了Apache Spark,支持多种语言。具有数据集成可视化工具,可建立ETL/ELT进程。Azure Databricks提供了基于Web的交互式工作区,方便数据科学家、工程师和分析师协作。有高度可扩展的Spark集群,能快速处理大规模数据,提供了Auto Loader等功能,简化数据摄取。
  • 适用场景:Azure Synapse Analytics适用于企业级数据仓库场景、ETL和ELT流程、对大量数据进行复杂的SQL查询和分析等。Azure Databricks适用于数据科学和机器学习项目、实时数据分析、交互式数据探索和可视化等。
  • 性能优化:Azure Synapse Analytics的SQL引擎针对大规模数据仓库查询和分析优化,有结果缓存功能。Azure Databricks的Spark引擎在内存计算和分布式数据处理上性能出色,能高效处理迭代计算和复杂的数据转换。
  • 成本:Azure Synapse Analytics根据不同的计算和存储配置收费,SQL按需按处理的数据量付费。Azure Databricks根据使用的计算资源和数据量收费,有不同的定价层。
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